Microsoft è un grande sostenitore e partner di OpenAI, ma non è intenzionata a lasciare che OpenAI domini il campo dell’intelligenza artificiale generativa senza competizione.
Oggi, Microsoft ha lanciato un nuovo modo per personalizzare il suo modello di linguaggio Phi-3 senza che gli sviluppatori debbano gestire i propri server, e inizialmente sarà gratuito.
Il “fine-tuning” è il processo di adattamento di un modello di intelligenza artificiale per renderlo più efficace in base a casi d’uso specifici o aggiungere nuove funzionalità. Ad esempio, si possono modificare le richieste di sistema o i pesi del modello per ottimizzarne le prestazioni.
Ad aprile, Microsoft ha presentato Phi-3, un modello con 3 miliardi di parametri, come un’opzione a basso costo per gli sviluppatori che desiderano costruire nuove applicazioni. Anche se Phi-3 è più piccolo rispetto ad altri modelli leader, come il Llama 3.1 di Meta con 405 miliardi di parametri, ha dimostrato prestazioni comparabili al GPT-3.5 di OpenAI.
Phi-3 è stato progettato per essere efficace in compiti come la codifica, il ragionamento logico e la conoscenza generale. Ora, la famiglia Phi-3 comprende sei modelli con diverse dimensioni e capacità di elaborare input variabili, con costi che vanno da 0,0003 a 0,0005 USD per 1.000 token di input. Tuttavia, il costo per milione di token è di circa 0,3-0,9 USD, il doppio rispetto al nuovo prezzo dell’input di GPT-4o di OpenAI e circa 1,5 volte più alto per i token di output.
Phi-3 è progettato con misure di sicurezza per ridurre pregiudizi e tossicità e può essere personalizzato per casi d’uso specifici delle aziende. In passato, gli sviluppatori dovevano configurare un server Microsoft Azure o eseguire il modello localmente, il che poteva essere complicato.
Oggi, Microsoft ha lanciato il “Models-as-a-Service” nella sua piattaforma Azure AI, permettendo l’accesso a Phi-3-small tramite un endpoint senza server. Questo rende più facile per gli sviluppatori iniziare a lavorare con l’intelligenza artificiale senza doversi occupare dell’infrastruttura sottostante. Inoltre, Phi-3-vision, che gestisce input di immagini, sarà presto disponibile.
Tuttavia, i modelli disponibili tramite questo servizio sono standard e non personalizzabili. Per creare versioni adattate ai propri casi d’uso, gli sviluppatori devono usare Phi-3-mini e Phi-3-medium, che possono essere personalizzati con dati di terze parti.
Microsoft afferma che i modelli Phi-3 sono adatti per migliorare le prestazioni in vari scenari, come l’apprendimento di nuove competenze o il miglioramento della coerenza nelle risposte. Ad esempio, la Khan Academy sta già utilizzando Phi-3 per migliorare il suo servizio Khanmigo.
Il costo per il fine-tuning senza server di Phi-3-mini-4k-instruct parte da 0,004 USD per 1.000 token (4 USD per milione di token), mentre il prezzo per il modello medio non è ancora stato annunciato.
Questa iniziativa rappresenta una sfida significativa per OpenAI, anche se è un partner di Microsoft. OpenAI ha recentemente offerto il fine-tuning gratuito di GPT-4o mini fino a 2 milioni di token al giorno per alcuni utenti API.
Con l’introduzione di modelli open source come Llama 3.1 di Meta e Mistral Large 2 di Mistral, la competizione nel campo dell’intelligenza artificiale generativa si sta intensificando. Le aziende stanno cercando di attrarre sviluppatori con una vasta gamma di opzioni, sia piccole che grandi.